基于改进粒子群算法的3RRR并联机器人的优化设计

基于二进制粒子群算法提出一种新的改进粒子群算法,同时将该改进算法应用于3RRR并联机器人的尺寸参数优化设计,并通过仿真实验表明了该改进算法有效可行,为该类机器人在农业及农产品加工中的应用提供了重要的理论依据。     

并联机床静力学及静刚度研究

从机器人学的角度来看,并联机构的静力学和运动学之间存在一定的联系,对于少自由度并联机构,其运动学和静力学之间的关系比较复杂,特别是静刚度计算问题更为复杂。使用矢量法推导了五自由度并联机床速度Jacobian矩阵和力Jacobian矩阵之间的关系,并应用此关系解决了并联机床的静力学问题。在并联机床静力学和运动学研究的基础上,提出了一种新的静刚度计算方法,并对并联机床在一些位姿下的静刚度进行了计算。计算结果表明,该方法可行,为并联机床的设计、机构学特性的研究提供了具有使用价值的指导。     

虚拟轴机床伺服系统的模糊滑模自适应控制

提出了一种将模糊控制、滑模控制与自适应控制三者有机的整合的模糊滑模自适应控制的算法,并以虚拟轴机床的单通道的阀控非对称液压缸作为研究的对象。仿真实验表明,该算法可以使得系统输出渐进地收敛于参考的输入信号,且可以很快地对变化的信号进行有效地跟踪,对参数的摄动与有界的干扰具有不变性。提出的方法与传统的PID控制比较,更加的适用于较强的干扰的复杂系统、高阶的非线性,将方法应用于虚拟轴机床的液压的控制系统可以获得较高的控制精度、较好的机床动态性能与较小的稳态误差。     

基于不同损失和距离函数的乘更新分类算法

与批处理的学习算法相比较, 在线预测的算法由于在大样本集上具有预测准确性高、时间的空间复杂度小, 因此占有非常大的优势。对于Warmuth与Jivinen提出的保守性和权衡正确性的在线学习框架, 已经得到相当广泛的应用, 但是在他们所提出的指数梯度下降算法以及梯度下降算法中, 对于目标函数中的损失函数, 在其求导过程中使用近似步骤将会造成在线学习结果的恶化。根据对偶的最优化理论, 基于不同损失函数与距离函数, 提出了变更新分类算法。通过一系列的实验分析与研究, 结果表明, 该算法使得预测准确率得到了很大的提高, 从而验证了该算法的正确性、可行性和有效性。     

虚拟轴机床定位方法

提出一种基于改进的多传感器一致性数据融合的虚拟轴机床定位方法,在虚拟轴机床动平台的位姿测量中使用了视觉技术与电子罗盘,解决了虚拟轴机床动平台上的主轴定位问题。此方法将虚拟轴机床各根杆上的编码器信息、视觉信息与动态惯性的测量数据进行数据融合,经过动态计算获得置信距离的关系矩阵,虚拟轴机床动平台的位置与姿态的精确定位得到了保证。经过一个单轴单方向的运动测量简化试验,将虚拟轴机床动平台6自由度位姿的测量作为研究对象,对其进行仿真试验。试验结果也表明了该定位方法有效可行。